基于小數(shù)據(jù)的高校圖書館個(gè)性化學(xué)科服務(wù)研究

李丹濃

關(guān)鍵詞：小數(shù)據(jù);高校圖書館;個(gè)性化;學(xué)科服務(wù)

摘 要：文章介紹了高校圖書館小數(shù)據(jù)的內(nèi)涵及其特征，分析了高校圖書館收集小數(shù)據(jù)的可操作性，構(gòu)建了基于小數(shù)據(jù)的高校圖書館個(gè)性化學(xué)科服務(wù)模式，提出了基于小數(shù)據(jù)的高校圖書館個(gè)性化學(xué)科服務(wù)應(yīng)注意的問(wèn)題。

中圖分類號(hào)：G258.6文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1003-1588（2019）09-0026-03

隨著通信技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、存儲(chǔ)、傳輸和利用過(guò)程都發(fā)生了變化，隨之產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)技術(shù)也逐漸融入經(jīng)濟(jì)、安全等領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)注重?cái)?shù)據(jù)的相互關(guān)系，不注重?cái)?shù)據(jù)的因果關(guān)系;注重?cái)?shù)據(jù)的混雜性，不注重?cái)?shù)據(jù)的精準(zhǔn)性，因此無(wú)法滿足高校圖書館開(kāi)展個(gè)性化、精準(zhǔn)化學(xué)科服務(wù)的需求。小數(shù)據(jù)是針對(duì)目標(biāo)用戶形成的行為模式和情景感知的數(shù)據(jù)集合，具有低噪聲和有效性高等特點(diǎn)，已逐步被應(yīng)用于醫(yī)療、銷售等行業(yè)。如何利用小數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理、推送和決策管理技術(shù)，為用戶提供個(gè)性化的學(xué)科服務(wù)，已成為高校圖書館亟須研究的課題。

1 高校圖書館小數(shù)據(jù)的內(nèi)涵及其特征

1.1 高校圖書館小數(shù)據(jù)的內(nèi)涵

美國(guó)康奈爾大學(xué)的德波哈爾·艾斯汀教授觀察父親生前的變化，成為最早關(guān)注“小數(shù)據(jù)”的學(xué)者。他全面記錄了父親生前幾個(gè)月的起居、運(yùn)動(dòng)軌跡等個(gè)體數(shù)據(jù)信息，這些數(shù)據(jù)信息的變化規(guī)律揭示了老人生命衰弱的過(guò)程，但傳統(tǒng)醫(yī)療監(jiān)測(cè)所提供的信息卻沒(méi)有檢測(cè)到老人身體的變化趨勢(shì)。因此，他指出醫(yī)療小數(shù)據(jù)能為疾病診斷和治療決策提供直接、精準(zhǔn)的科學(xué)依據(jù)。同樣，高校圖書館小數(shù)據(jù)是以用戶個(gè)體為唯一研究對(duì)象，圍繞其在學(xué)習(xí)、教學(xué)、科研和管理過(guò)程中所產(chǎn)生的全部數(shù)據(jù)集合。

1.2 高校圖書館小數(shù)據(jù)的構(gòu)成及特點(diǎn)

高校圖書館學(xué)科服務(wù)的對(duì)象涵蓋學(xué)生、教師、科研人員和管理人員等，區(qū)分不同類別的用戶有助于學(xué)科館員有針對(duì)性地開(kāi)展分析和決策工作。高校圖書館小數(shù)據(jù)主要包括元數(shù)據(jù)、圖書館活動(dòng)數(shù)據(jù)、其他活動(dòng)數(shù)據(jù)及外延數(shù)據(jù)等，具體內(nèi)容如表1所示。

高校圖書館小數(shù)據(jù)的特點(diǎn)有以下四個(gè)：①容量（Volume）小。高校圖書館小數(shù)據(jù)來(lái)源于屬性數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)、操作數(shù)據(jù)和外延數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)源對(duì)用戶、場(chǎng)景和類型都有一定的限制，因此，與大數(shù)據(jù)相比，高校圖書館小數(shù)據(jù)的總量是有限的。②類型（Variety）少。大數(shù)據(jù)包括大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)格式和標(biāo)準(zhǔn)多樣，而高校圖書館小數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，格式和標(biāo)準(zhǔn)相對(duì)單一，這也為高校圖書館儲(chǔ)存和分析數(shù)據(jù)帶來(lái)了極大的便利。③變化（Velocity）慢。高校圖書館小數(shù)據(jù)以相對(duì)固定的用戶信息和管理信息為主，數(shù)據(jù)值相對(duì)穩(wěn)定，變化緩慢，如學(xué)生和教師的個(gè)人信息在在校期間幾乎不會(huì)變化，這些數(shù)據(jù)的變化量較少、變化速度較慢。④價(jià)值（Value）高。高校圖書館小數(shù)據(jù)的內(nèi)涵和類型決定了其具有噪聲小、冗余率低、價(jià)值高等特點(diǎn)。

2 可操作性分析

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，高校圖書館采集小數(shù)據(jù)可利用的設(shè)備和軟件系統(tǒng)也越來(lái)越多。數(shù)據(jù)化的填報(bào)系統(tǒng)、可穿戴設(shè)備、音視頻系統(tǒng)、搜索引擎等為高校圖書館采集結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提供了便利，數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)推薦技術(shù)為高校圖書館分析小數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的因果關(guān)系及獲取用戶的真正需求提供了便利，隱私安全技術(shù)、擬態(tài)防御的廣泛應(yīng)用為高校圖書館保護(hù)用戶的隱私提供了強(qiáng)有力的保障。高校圖書館可利用這些新設(shè)備、新理念和新技術(shù)采集相關(guān)的小數(shù)據(jù)，獲取用戶的實(shí)際需求，進(jìn)而為用戶提供個(gè)性化的學(xué)科服務(wù)。

3 高校圖書館個(gè)性化學(xué)科服務(wù)模式

基于小數(shù)據(jù)的高校圖書館個(gè)性化學(xué)科服務(wù)模式包括智能化采集與預(yù)處理層、個(gè)性化學(xué)科信息需求分析與預(yù)測(cè)層、個(gè)性化智能決策推薦管理層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層和個(gè)性化學(xué)科服務(wù)評(píng)估層等，其處理過(guò)程模型如圖1所示。

3.1 智能化采集與預(yù)處理層

高校圖書館一般以用戶為中心，根據(jù)用戶的學(xué)習(xí)、教學(xué)、科研和管理需求，通過(guò)不同方式采集小數(shù)據(jù)。高校圖書館可通過(guò)學(xué)生管理、教學(xué)管理和科研管理等系統(tǒng)自動(dòng)提取元數(shù)據(jù)、用戶活動(dòng)數(shù)據(jù);通過(guò)館內(nèi)閘機(jī)、集成管理系統(tǒng)、網(wǎng)頁(yè)平臺(tái)等采集用戶在圖書館的活動(dòng)數(shù)據(jù)，并對(duì)所采集的小數(shù)據(jù)進(jìn)行隱私化處理;通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、搜索引擎等采集用戶的科研項(xiàng)目、學(xué)術(shù)論文等外延數(shù)據(jù)。此外，高校圖書館也可通過(guò)開(kāi)發(fā)網(wǎng)頁(yè)和社交網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)代理器采集小數(shù)據(jù)。

高校圖書館對(duì)小數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理不僅能有效消除數(shù)據(jù)噪聲，還保證了數(shù)據(jù)的隱秘性和可用性。由于初始采集的數(shù)據(jù)通常含有噪聲較大和不一致的數(shù)據(jù)，因此，高校圖書館可采用分箱法、回歸法和聚類法等平滑處理技術(shù)對(duì)小數(shù)據(jù)的噪聲進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)不一致的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)和清理，也可基于已知屬性間的依賴關(guān)系對(duì)不一致的數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷。

3.2 個(gè)性化學(xué)科信息需求分析與預(yù)測(cè)層

高校圖書館學(xué)科服務(wù)應(yīng)以用戶需求為出發(fā)點(diǎn)，基于過(guò)程管理的方法把握里程碑式關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的需求，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)包括教學(xué)過(guò)程中的課堂難點(diǎn)講解和課程期中考試，這些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)能充分展示學(xué)習(xí)、教學(xué)、科研和管理的效果。因此，高校圖書館應(yīng)梳理短周期節(jié)點(diǎn)與長(zhǎng)周期節(jié)點(diǎn)的關(guān)系，為用戶提供能覆蓋整個(gè)周期的教學(xué)進(jìn)展控制、科研動(dòng)態(tài)分析等學(xué)科服務(wù)。

高校圖書館在充分了解用戶需求后，可利用推薦系統(tǒng)等工具對(duì)用戶的每個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。目前，比較成熟的推薦系統(tǒng)算法有基于流行度的算法、協(xié)同過(guò)濾算法、基于內(nèi)容的算法、基于模型的算法及混合算法等。基于小數(shù)據(jù)的高校圖書館預(yù)測(cè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)能保證用戶學(xué)習(xí)、教學(xué)、科研和管理的可持續(xù)性和多樣性。在可持續(xù)性方面，高校圖書館應(yīng)根據(jù)用戶的歷史數(shù)據(jù)，挖掘他們的潛在需求，以保證預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確和穩(wěn)定。在多樣性方面，高校圖書館可將用戶的社會(huì)關(guān)系組成網(wǎng)絡(luò)視圖，利用網(wǎng)絡(luò)視圖的大連接特征為預(yù)測(cè)提供多種選擇，以保證預(yù)測(cè)的多樣性和新穎性。從圖2可以看出，網(wǎng)絡(luò)視圖中的節(jié)點(diǎn)為各層級(jí)的用戶，視圖中的邊連接各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，表示用戶間的各類關(guān)系，高校圖書館可采用隨機(jī)游走策略選擇最具代表性的采樣數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)方法得到各類關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的預(yù)測(cè)值，將預(yù)測(cè)的多樣結(jié)果按照預(yù)測(cè)概率大小進(jìn)行排序，進(jìn)而形成推薦備選集合。

3.3 個(gè)性化智能決策推薦管理層

由于在實(shí)際推薦決策過(guò)程中存在影響預(yù)測(cè)結(jié)果的具有突發(fā)性和不可預(yù)知的其他變量，如教師生病、學(xué)校突發(fā)事件等，這些變量將影響高校圖書館的分析和預(yù)測(cè)，因此，學(xué)科館員可將預(yù)測(cè)備選集作為基礎(chǔ)，綜合考慮突發(fā)變量和新增知識(shí)等外部信息，利用具備的知識(shí)完成智能推薦管理工作。學(xué)科館員也可通過(guò)設(shè)定目標(biāo)函數(shù)的方式，明確最終所處狀態(tài)的最優(yōu)值，并根據(jù)實(shí)際情況將決策結(jié)果推送給用戶。

3.4 個(gè)性化學(xué)科服務(wù)評(píng)估層

基于小數(shù)據(jù)的高校圖書館學(xué)科服務(wù)評(píng)估層主要包含兩類指標(biāo)，即客觀指標(biāo)和主觀指標(biāo)。客觀指標(biāo)源于智能推薦算法和決策算法，包括準(zhǔn)確率、召回率和推演的F1值。其中，準(zhǔn)確率P是指預(yù)測(cè)和推薦給用戶備選集的比值，比例越高，準(zhǔn)確率就越高;召回率R是指推薦給用戶的項(xiàng)目數(shù)量占用戶備選集的比例;F1值為準(zhǔn)確率和召回率的加權(quán)F1=（1+β2）P·Rβ2P+R。主觀因素包括用戶滿意度評(píng)價(jià)C及用戶的建議和意見(jiàn)。學(xué)科館員可將主觀指標(biāo)與客觀指標(biāo)結(jié)合起來(lái)形成評(píng)價(jià)意見(jiàn)，獲取評(píng)估值，即V=λC+（1-λ）·F1，0≤λ≤1。

學(xué)科館員可將評(píng)價(jià)意見(jiàn)等內(nèi)容反饋到數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理層，把返回意見(jiàn)作為預(yù)測(cè)輸入，使模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率得到不斷提高。另外，學(xué)科館員也可將評(píng)估值反饋到智能推薦層，調(diào)整學(xué)習(xí)目標(biāo)函數(shù)，完善獎(jiǎng)懲機(jī)制，使決策的精準(zhǔn)性得到不斷提升。

4 基于小數(shù)據(jù)的高校圖書館個(gè)性化學(xué)科服務(wù)應(yīng)注意的問(wèn)題

基于小數(shù)據(jù)的高校圖書館開(kāi)展個(gè)性化學(xué)科服務(wù)應(yīng)注意以下三點(diǎn)：①梳理好學(xué)科館員與用戶的關(guān)系。高校圖書館可通過(guò)分析小數(shù)據(jù)的方式獲取用戶的個(gè)性化需求，并在學(xué)科館員、用戶、館藏資源與服務(wù)內(nèi)容之間建立一種因果關(guān)聯(lián)，進(jìn)而提升個(gè)性化服務(wù)的質(zhì)量。②梳理好學(xué)科館員與輔助工具的關(guān)系。由于在實(shí)際推薦過(guò)程中不可控的意外因素可導(dǎo)致推薦決策發(fā)生根本性變化，因此，學(xué)科館員只有認(rèn)真負(fù)責(zé)，結(jié)合智能決策輔助系統(tǒng)的推薦備選集及實(shí)際情況，才能做出最優(yōu)決策。③重視用戶數(shù)據(jù)的安全和應(yīng)用權(quán)限等問(wèn)題。為了保障用戶數(shù)據(jù)安全及用戶隱私不受侵犯，高校圖書館應(yīng)設(shè)定各類人員的數(shù)據(jù)訪問(wèn)和使用權(quán)限，通過(guò)區(qū)分層級(jí)、區(qū)分使用區(qū)域等方式，達(dá)到靈活控制小數(shù)據(jù)的讀取、傳輸和應(yīng)用的目的。

5 結(jié)語(yǔ)

與大數(shù)據(jù)相比，小數(shù)據(jù)更能滿足高校圖書館的個(gè)性化學(xué)科服務(wù)需求。在數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理的基礎(chǔ)上，高校圖書館可將深度學(xué)習(xí)與網(wǎng)絡(luò)視圖結(jié)合起來(lái)，采用推薦算法，以智能推薦決策為依據(jù)，結(jié)合實(shí)際情況做出最優(yōu)推薦選擇，為學(xué)生、教師、科研人員和科研管理人員提供精準(zhǔn)的學(xué)科服務(wù)，滿足他們的個(gè)性化需求。

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（編校：孫新梅）